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9/23(五)13:30【創業小聚高雄特別場】
INNOVATION創新無界 智慧生活Amazing!
本次活動聚焦探索雲端科技Ｘ巨量資訊在智慧生活領域的無限應用，邀集雲端創新科技、物聯網、智慧生活應用領域--包括
AirSig共同創辦人王瑞祥、infani穎家科技共同創辦人林若文、數位無限總經理陳文裕等跨足國際的創業家，來到現場為我
們剖析未來智慧生活的雲端應用，並分享他們邁向國際的創業經驗，將為有志創業的夥伴帶來全新思維與刺激！
時間 9/23(五)13:30-17:00
地點 高雄市數位內容創意中心(高雄市鹽埕區七賢三路123號3F)
活動網址: http://goo.gl/at00AM
新北校園版 #血氧機，技職教育為防疫盡一份力！
今年疫情發生多起「#快樂缺氧」，民眾開始意識到嚴重性，導致血氧機一度大缺貨。 @新北市教育局 與 ＃高苑科技大學 合作引入「#校園版血氧機」，並與 #泰山高中 團隊合作，讓師生在真實情境落實專業技能應用。
日前辦理線上教師研習課程，一開放報名就被秒殺，非常感謝老師們的熱忱與參與。透過線上課程，老師們一步步指導 #侯Sir 操作方式。這次的作品非常厲害，透過電子資訊專業，將血氧測量結果傳送到Google和LINE雲端紀錄通知，是目前市面上仍無法做到的功能。
去年疫情爆發開始，#新北市 技職高中的師生在短時間內研發、自製校園版 #額溫槍、#紅外線熱像儀、#高科技防疫口罩套 等作品。期待未來有更多技高師生能將生活中碰到的問題，發展成新的技術與產品。
#安居樂業 #侯友宜
政府公佈《智慧城市藍圖2.0》，內容包括「智慧出行」、「智慧生活」、「智慧環境」、「智慧市民」、「智慧政府」和「智慧經濟」。我們找來香港資訊科技商會榮譽會長方保僑（Francis）、互聯網服務供應商協會主席葉旭暉（Lento）、香港無線科技商會副主席李勁華（Keith）評論智慧城市新政策夠不夠智慧。
不說不知，「轉數快」也歸為智慧城市的項目，幾位嘉賓都覺得公共服務和理財服務電子化是有成效的，不過那是很久之前的大趨勢，和2017年發起的智慧城市關係不大。Keith指出：「上網交稅、續牌這些都很方便，但其實2000年發起的『數碼21』已經有提及電子政府，智慧城市有甚麼不同呢？一般來說應該會包括開放數據的應用。」Francis也認為：「感覺上，『智慧城市』這個詞和『雲端』差不多，只是將一些已經在做的事情套上新的詞彙。」Lento則指出，智慧城市藍圖的細項過百，但就像「散彈槍」，略欠方向。
https://hk.appledaily.com/lifestyle/20201222/ERWRQQ42O5HZ5LJTCXPDBMTLE4/
影片:
【我是南丫島人】23歲仔獲cafe免費借位擺一人咖啡檔 $6,000租住350呎村屋：愛這裏互助關係 (果籽 Apple Daily) (https://youtu.be/XSugNPyaXFQ)
【香港蠔 足本版】流浮山白蠔收成要等三年半 天然生曬肥美金蠔日產僅50斤 即撈即食中環名人坊蜜餞金蠔 西貢六福酥炸生蠔 (果籽 Apple Daily) (https://youtu.be/Fw653R1aQ6s)
【這夜給惡人基一封信】大佬茅躉華日夜思念 回憶從8歲開始：兄弟有今生沒來世 (壹週刊 Next) (https://youtu.be/t06qjQbRIpY)
【太子餃子店】新移民唔怕蝕底自薦包餃子 粗重功夫一腳踢 老闆刮目相看邀開店：呢個女人唔係女人(飲食男女 Apple Daily) https://youtu.be/7CUTg7LXQ4M)
【娛樂人物】情願市民留家唔好出街聚餐 鄧一君兩麵舖執笠蝕200萬 (蘋果日報 Apple Daily) (https://youtu.be/e3agbTOdfoY)
果籽 ：http://as.appledaily.com
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健康蘋台： http://applehealth.com.hk
動物蘋台： http://applepetform.com
#智慧城市藍圖2.0 #智慧城市 #智慧出行 #轉數快 #雲端
#果籽 #StayHome #WithMe #跟我一樣 #宅在家
人臉辨識，就是用科技計算的方式，來比較臉部視覺特徵，藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法，各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的，通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候，它第一步也會先切成一張一張的影格，然後去找到你的臉，就像是我們相機在拍照的時候，它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦，這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵，所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵，像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的，一張臉大約有80幾個識別點，但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭，或是受到光線影響之類的，有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正，利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點，將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3Ｄ的技術，用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢，這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量，轉換成編碼，於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表，最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展，但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟，才有較大的進展。而且這樣子一套演算法，還需要透過ＡＩ深度學習，模擬我們大腦神經網絡的運作，然後從大規模未標記的資料中學習，來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間，辨識準確度卻還是有待加強，美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現，2014年到2018年期間，人臉辨識系統因為深度學習的技術，失敗率從4% 降到 0.2%。BUT！資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣，每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老，這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識，還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間，測試一款全新的AI臉部識別程序，可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料，結果系統在17萬名觀眾當中，配對了2470人為潛在目標，但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition，也曾經把28名國會議員辨識為罪犯，讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃，在市內幾個地方架設監視器，實時進行人臉辨識，希望可以找出通緝犯等特定人士，幫助執法。不過在 15 個月的測試中，卻發現系統經常誤判，準確度常常出問題，後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣，就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步，而且透過電腦的深度學習，讓判讀的準確度大大提升，但它仍然不像DNA那樣，正確度高達99.9%，可以作為決定性的判定標準。
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